有测量误差时空间自回归模型的估计与检验

张征宇朱平芳

上海社会科学院;

摘要：

近年来运用空间计量经济模型进行实证分析的文献都普遍采用空间自回归(SAR)形式的设定,对参数的估计也多采用极大似然(MLE)的方法.在经典多元线性回归模型中,仅有被解释变量的测量误差并不会影响系数估计的一致性.本文证明对于SAR模型,即使仅当被解释变量存在测量误差时,且无论该测量误差是否与模型本身的扰动项相关,普遍采用的MLE都将是不一致的.为此,Hausman型的设定检验被推广到SAR模型中用以判别是否存在被解释变量的测量误差.当零假设被拒绝时,我们说明由Kelejian&Prucha(1998),Lee(2003)提出的二阶段最小二乘法仍然可以得到参数的一致估计.Monte Carlo模拟…展开v

关键词：空间自回归模型、极大似然方法、测量误差、二阶段最小二乘估计量Hausman型检验

所属期刊栏目：27

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：2008年国家自然科学基金项目"空间计量经济学理论及其在现代城市服务业空间布局效率的应用研究"的资助,项目批准号70871083

在线出版日期：2010-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：103-109